Lorsque vous cherchez à adapter les données de série temporelle avec un modèle ARIMA saisonnier, notre premier objectif est de trouver les valeurs de ARIMA (p, d, q) (P, D, Q) s qui optimisent une métrique d`intérêt. Il existe de nombreuses lignes directrices et les meilleures pratiques pour atteindre cet objectif, mais la paramétrilisation correcte des modèles ARIMA peut être un processus manuel laborieux qui exige l`expertise et le temps du domaine. D`autres langages de programmation statistique tels que R fournissent des moyens automatisés pour résoudre ce problème, mais ceux-ci doivent encore être portés à python. Dans cette section, nous allons résoudre ce problème en écrivant du code Python pour sélectionner par programme les valeurs de paramètre optimales pour notre modèle de série temporelle ARIMA (p, d, q) (P, D, Q) s. Encore une fois, Python et Statsmodels rendent cette tâche incroyablement facile en quelques lignes de code: ce didacticiel nécessitera les mises en garde, les itértools, les pandas, les bibliothèques numpy, matplotlib et statsmodels. Les bibliothèques d`avertissements et d`itértools sont incluses dans le jeu de bibliothèques python standard, de sorte que vous ne devez pas les installer. Merci pour le tutoriel, c`est génial! J`ai une question sur la stationnarité et la différenciation. Si les séries chronologiques sont non stationnaires mais sont rendues stationnaires avec une différenciation simple, êtes-vous obligé d`avoir d = 1 dans votre modèle sélectionné? Puis-je choisir un modèle sans différenciation pour ces données si cela me donne une meilleure erreur quadratique moyenne et qu`il n`y a aucune preuve d`autocorrélation? Maintenant que nous comprenons comment utiliser python pandas pour charger des données csv et comment utiliser StatsModels pour prédire la valeur, combinons toutes les connaissances acquises dans ce blog pour prévoir nos taux de change d`échantillon. Nous pouvons penser à fit () comme un processus qui génère la meilleure courbe de ligne d`ajustement qui donne moins d`erreur. Plus sur ce sujet est couvert dans mon blog: Comment est bon mon modèle prédit-analyse de régression? J`utilise jupyter Notebook de WinPython-64bit-3.5.3.1 Qt5 pour exécuter vos exemples. Je continue à obtenir ImportError: aucun module nommé`statsmodels`si je déclare importer de cette façon dans ARIMA avec Python explication récemment, un certain nombre d`avancées technologiques ont été introduites qui peuvent prévoir des points de temps futurs rapidement, efficacement et avec précision .
L`un d`eux est l`introduction de modèles de statistiques et d`apprentissage automatique (ML) en Python. J`ai fourni un aperçu des bases de Python dans mon article “Python from Scratch”. Traceback (dernier appel le plus récent): fichier “C:/Users/aamrit/Desktop/Untitled1/am. py”, ligne 9, dans Model = ARIMA (Series, Order = (0, 0, 0)) fichier “C:Python36libsite-packagesstatsmodelstsaarima_model.py”, ligne 997, in _ New _ Return ARMA (endog, (p, q), exog, dates, FREQ, missing) fichier “C:Python36libsite-packagesstatsmodelstsaarima_model.py”, ligne 452, dans _. init _ (Super) (ARMA, Self). (endog, exog, dates, FREQ, manquant = manquant) fichier “C:Python36libsite-packagesstatsmodelstsa basetsa_model.py “, ligne 44, dans le fichier _ init_dates (dates, FREQ)” C:Python36libsite-packagesstatsmodelstsabasetsa_model.py “, ligne 58, dans _ init_dates, levez ValueError (” donné un objet pandas et l`index “ValueError: donné un pandas objet et l`index ne contient pas de dates Salut! L`article est le meilleur disponible sur Time Series avec Python avec de grands liens externes aussi pour ceux qui veulent comprendre la stat derrière aussi. Je voudrais demander à s`il vous plaît étendre cet article pour prédire la plage de données hors-échantillon aussi avec différents modèles pour représenter les meilleurs que vous avez fait pour éliminer la tendance (en prenant la moyenne de roulement et EWMA).